4 lecciones del lanzamiento de la IA: qué aprendimos y en qué nos equivocamos

Presentamos la IA de Notion dos semanas antes de que ChatGPT 3 entrara en escena y lo revolucionara todo.

En los siguientes meses, mientras otras empresas publicaban comunicados de prensa con capturas de pantalla de productos que quizá existirían en un futuro, en Notion teníamos un producto real que la gente podía usar de inmediato.

Tuvimos que sacrificar algunas cosas para poder llegar al mercado antes que nadie y aprendimos mucho en el proceso. Descubre la evolución de la estrategia de salida al mercado de la IA de Notion con los aciertos, los errores y todo lo que aprendimos por el camino.

Cuando una tecnología revolucionaria irrumpe en escena, la agilidad importa, y mucho. En 2022, la IA fue evolucionando sobre la marcha. Nosotros decidimos que la mejor estrategia sería salir al mercado lo antes posible y poner la IA de Notion en manos de los usuarios. Estos enviarían sus comentarios al equipo de desarrollo, que, de este modo, contaría con un grupo de muestra mucho mayor que el que podía ofrecer la investigación tradicional.

Pero optimizar la velocidad significaba sacrificar otros aspectos relevantes. Por ejemplo, ralentizar (o detener por completo) el desarrollo de funciones importantes o no prestar demasiada atención al diseño y la experiencia de usuario. Lanzamos el producto solo en inglés, dejando el resto de idiomas para más adelante, y, además, pedimos a los usuarios que se apuntaran a la lista de espera de una versión alfa con demasiados fallos. Esperábamos que nuestra comunidad entendiera que la IA era algo nuevo para nosotros y que estábamos aprendiendo sobre la marcha.

Además de la limitación de funciones, nuestro cronograma acelerado nos obligaba a adoptar una estrategia de salida al mercado en la que muchas preguntas quedaban en el aire. ¿Cómo usarían la IA los clientes de Notion? ¿Cómo debíamos describir el producto y su funcionamiento? ¿Cómo lo íbamos a cobrar?

¿Nos puso de los nervios tanta ambigüedad? Sí. Pero ¿acaso habríamos conseguido sacar un producto mejor si hubiéramos ido más despacio? Probablemente no. Cuando prestas atención y escuchas, aprendes mucho.

Cuando abrimos la lista de espera de la IA de Notion, en noviembre de 2022, esperábamos llegar a 200 000 personas. Cinco semanas después, se habían apuntado 1 000 000. Llegar a esa cifra nos ayudó a estudiar detenidamente cómo debíamos describir el producto.

Nuestra idea inicial (compartida por la mayor parte del incipiente sector) era que la gente usaría GenAI para escribir cualquier cosa, desde artículos de blog hasta correos electrónicos o poemas, y así reflejamos esa idea en nuestro primer mensaje:

Sin embargo, resultó que los usuarios de la versión alfa preferían escribir un primer borrador y usar la IA para revisarlo. El comando más popular de la IA de Notion fue «Mejorar la escritura». Así que nuestro concepto viró de generador de contenidos con IA a ayudante con IA. En lugar de reemplazar al usuario, la IA podía ser una guía inteligente que ayudara a hacer más cosas con más rapidez y mejor:

También nos llevamos una sorpresa con los primeros usuarios de la IA. Pensábamos que las empresas serían las más beneficiadas por el aumento de la productividad, pero descubrimos que nuestra comunidad iba encontrando maneras increíbles de usar la IA en casa, con sus amigos, en los estudios... En este vídeo del lanzamiento general, la IA de Notion agilizaba el trabajo de una oficinista estresada y gracias a ella, conseguía completar tres tareas en tan solo 45 segundos. Fue un vídeo muy popular, pero aún nos quedaba camino por recorrer hasta encontrar el público de nuestro producto.

Nuestra estrategia inicial de precios consistió en ofrecer el complemento de IA a los clientes de Notion por una pequeña tarifa plana más un modelo de pago por uso. Ideamos un sistema de 3 niveles en el que el complemento de IA era muy económico, pero su uso estaba limitado. El cliente pagaba por cada respuesta de IA hasta un límite mensual, y por las respuestas adicionales una vez sobrepasado dicho límite.

Parece un modelo personalizable y centrado en el usuario, ¿verdad? Nadie debería pagar por una IA que no usa. Era como una tarifa de móvil.

Pero, al igual que muchas tarifas de móvil, nuestra estrategia de precios resultó ser más compleja de lo que esperábamos. Esto era lo que nos decían los clientes: No quiero tener que comprobar cuántos créditos me quedan este mes cada vez que quiera usar la IA.

Visto en retrospectiva, el problema se hace evidente: el pago por consulta desalentaba la exploración, que era, precisamente, la mejor manera de aprender a usar esta misteriosa y nueva herramienta.

Así pues, poco antes del lanzamiento general de la IA de Notion en febrero del año pasado, rediseñamos el sistema de precios para implantar la tarifa plana actual.

Los usuarios de la IA de Notion nos trasladaron su opinión sobre el sistema de precios. Del mismo modo, enseguida nos dimos cuenta de que no transmitíamos un mensaje claro sobre la herramienta (ni sobre las que serían sus funciones más útiles).

La IA de Notion no es un producto homogéneo, sino un conjunto de funciones, y los usos de algunas de ellas eran más bien especulativos. Por eso mismo los comentarios de los usuarios son cruciales, ya que nos ayudan a decidir qué funciones priorizar.

Al anunciar en un tweet el lanzamiento de la versión alfa, Ivan dijo que la IA de Notion era «realmente útil». Pero ¿útil para quién? ¿Y para qué? Los primeros usuarios empresariales nos dijeron que quienes encontraban más valor en la IA de Notion eran aquellos que tenían que escribir mucho en el trabajo. Ese comentario se repitió con frecuencia. Decidimos debatir a fondo con usuarios activos de la IA para obtener respuestas a una pregunta que no es tan sencilla como parece:

¿Qué es lo que más te dificulta el trabajo?

Sus comentarios destacaron el punto débil de Notion (no solo de Notion, sino de todas las herramientas SaaS): la recuperación de información. Poder encontrar la información que necesitas cuando la necesitas. Y fue entonces cuando empezamos a ver a los usuarios de la IA de Notion de manera distinta. Esto también influyó en la evolución del propio producto: desde el enfoque editorial inicial hasta el conocimiento almacenado en bases de datos de equipos (el autocompletado con la IA) y, ahora, Q&A, que busca en todo el espacio de trabajo para responder las preguntas del usuario.

Los comentarios de la comunidad cambiaron, además, nuestro enfoque comunicativo sobre la IA. Tras leer las frases inspiradoras que usamos al inicio para describir la IA de Notion («Escribe más rápido, piensa en grande, sé más creativo»), los usuarios decían cosas como: «Vale, pero sigo sin saber qué hacer con ella».

Se ha hablado mucho sobre el valor que ofrece la IA, pero lo más importante es demostrarlo. Por eso, actualmente, la página principal de la IA de Notion muestra ejemplos concretos de preguntas para Q&A:

• ¿Cómo relleno un informe de error para los desarrolladores?

• ¿Cuándo vamos a lanzar el nuevo diseño del sitio web?

• ¿En qué está trabajando esta semana el equipo de IA?

¿En qué está trabajando esta semana nuestro equipo de IA? Te mantendremos al tanto. Seguimos siendo unos novatos en esto de la IA (como todo el mundo), pero avanzamos rápido, escuchamos con atención y compartimos todo lo que aprendemos.

Nos vemos en el próximo lanzamiento.